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提出了一种模糊优选神经网络模型与地理信息系统(GIS)相结合的流域面雨量预测方法.利用GIS软件对流域点雨量进行了空间分析,作为模糊优选神经网络的期望输出对网络进行训练,从而在流域面雨量与各站点观测雨量之间建立映射关系.新的点雨量观测数据输入训练好的网络,即可快捷得到本次降雨流域面雨量.
基于模糊优选神经网络与GIS结合的流域面雨量预测方法
【摘 要】
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提出了一种模糊优选神经网络模型与地理信息系统(GIS)相结合的流域面雨量预测方法.利用GIS软件对流域点雨量进行了空间分析,作为模糊优选神经网络的期望输出对网络进行训练,
【机 构】
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大连理工大学土木水利学院济南大学城市发展学院
【出 处】
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北京工业大学学报
【发表日期】
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2009年2期
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